concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是

效果如图: 小程序wxml: <view class='wraper'> <view class="header"> 头部 </view> <view class='section'> <scroll-view scroll-y="true" class='left' scroll-view="true"> <view wx:for="{{30}}" wx:ke

最近在项目中遇到个问题,需要将表中某列字段合并成字符串输出,如果直接通过代码全部读取出来,再遍历进行拼接显然不是最好的方法,所以想着能否在数据读取的时候直接拼接好返回,网上搜了可通过for xml来实现. 首先,准备好需要的数据,脚本如下: if exists (select * from sysObjects where id=object_id('Student')) drop table Student go create table Student ( Id int, Name ) )

最近在学习的过程中,发现一个挺有意思的函数,它可实现对列值的拼接.下面我们来看看其具体用法. 用法: 对其作用,官方文档的解释如下: For a specified measure, LISTAGG orders data within each group specified in the ORDER BY clause and then concatenates the values of the measure column. 即在每个分组内,LISTAGG根据order by子句对列植进

需求场景: SQL SERVER 中组织的数据结构是一个层级关系,现在需要抓出每个组织节点以上的全部组织信息,数据示例如下: ADOrg_ID--------------ParentID-----------------ShortName 001                                                                 顶级组织名称 001.021                     001                        

有这样一张表: ; id |   kw   ----+--------  1 | big  1 | hello  2 | oracle  2 | small  2 | apple  3 | shit(6 rows) 我想按id把kw拼接成一个字符串,在网上查到一种方法: select id, array_to_string ( ARRAY ( SELECT kw FROM liutest gi WHERE gi.id = gd.id ), ', ' ) AS group_concat FROM

<?php namespace app\mapi\common\image; /** * 拼接多幅图片成为一张图片 * * 参数说明:原图片为文件路径数组,目的图片如果留空,则不保存结果 * * 例子: * <code> * $ci = new CombineImage(array("./uploads/1.jpg", "./uploads/2.png"), "./uploads/3.png"); * $ci->combi

数据源       Name AreaName qty Specific 叶玲 1 60 1 叶玲 2 1 1 叶玲 6 1 0 叶玲 7 5 0 叶玲 8 1 1 显示效果: Name 1 2 8 其它 总数 叶玲 60 1 1 6 68 规则: Specific=1的要单独统计,Specific=0的合并统计 --> 测试数据:#tb IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#tb') IS NOT NULL DROP TABLE #tb GO CREATE TABLE #tb([

通过 GROUP_CONCAT(如下图)

create table k_user ( op_id ) not null, op_name ) not null, password ) not null, real_name ) not null, lock_mark ) not null, dept_no TEXT null, post_id TEXT null, tel ) null, mail ) null, create_id ) not null, create_name ) not null, create_time ) no

执行 SELECT userid FROM userinfo   得到 1 2 3 4   如果要得到 1,2,3,4   执行方案 DECLARE @STR NVARCHAR(8000) SELECT @STR=ISNULL(@STR+',','')+cast(userid AS NVARCHAR(32)) FROM (SELECT DISTINCT userid FROM userinfo)AS T SELECT @STR   说明:如果userid 不是字符型,那么要先将userid 转化

原始数据: sql语句 SELECT DISTINCT l.family_id, )) ,,'' ) isc_id FROM dbo.Addresses l 结果数据:

关于数据分析的组件之一:numpy ndarray的属性     4个必记参数:ndim:维度shape:形状(各维度的长度)size:总长度dtype:元素类型   一:np.array()产生n维数组 一维:方法一:arr1 = np.array([1,2,3])     方法二:arr6 = np.full((6),fill_value=666)     方法二结果:array([666, 666, 666, 666, 666, 666])     (一行六列)     二维:方法一:ar

上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法,而作为专为数据科学而生的一门语言,R在数据框的操作上则更为丰富精彩,本篇就R处理数据框的常用方法进行总结: 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框,其常用参数如下: ...:数据框的构成向量的变量名,顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names:对每一行命名的向量 stringAsFactors:是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型,默认为FALSE > a <- 1:10 > b

今天在统计报表的时候有这么一个需求,将一列字符串拼接成一行,然后展示到新的列中. 每一项的服务列表如下: 最终想要的结果是 sql如下: select AuxTypeName + ',' from ( SELECT DISTINCT(AuxTypeName) FROM _VIPHall_Link_AuxType LEFT JOIN dbo.[_VIPHall] ON [_VIPHall_Link_AuxType].VIPHallID = [_VIPHall].VIPHallID LEFT JOI

用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明:labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1:index 直接指定要删除的行columns 直接指定要删除的列inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe:inplace=True,则会直接在原数

把一列数据拼接成一个字符串比较简单: declare @test varchar(500) set @test=''; select @test=@test+name+',' from person select @test 但是如果数据中有重复选项,想去掉重复的就比较绕弯了. ) set @test=''; select distinct @test=@test+name+',' from person select @test 加distinct是不行的,我在sql server 2008

最近编码过程中出现了group by后,某些列会有多个值,而我需要把这些多个值的列进行拼接的情况,和大家分享一下. 有如下表student: 我们希望以class分组,每组的信息平铺,效果如下 分组首先想到的肯定是group by: select * from student s group by s.class; 我们会发现这样会报错,因为name和age有多个值,这个时候我们就可以使用wm_concat()方法来解决. select wm_concat(s.name),wm_concat(s

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

>>> frame2 addr age name 0 beijing 12 zhang 1 shanghai 24 li 2 hangzhou 24 cao >>> frame1 addr name 0 beijing zhang 1 shanghai li 2 hangzhou cao 3 shenzhen han >>> pd.merge(frame1,frame2) 以name列为连接进行拼接 addr name age 0 beijing zh